基于激光雷达的稻麦收获边界检测与自动对齐系统研究

针对稻麦收获无人作业的需求,提出了一种使用激光雷达检测稻麦收获边界的算法,并连接无人控制系统实现收获边界的自动对齐。该算法首先对采集的收获轮廓点云划定感兴趣角度范围,根据雷达的安装高度和位置将测量数据由极坐标转换为三维直角坐标,融合陀螺仪测量的激光雷达安装姿态数据对测量点云进行校正;通过中值滤波和Z向阈值滤波将点云中的噪点和非稻麦轮廓点滤除;对比了K-means聚类和Z向中心差分法检测稻麦收获边界的精度,并进行了误差分析;开发了感知系统并制定了感知与控制的CAN通信协议,采用预瞄点追踪方法对实时检测的边界点进行对齐控制;分析研究了稻麦收获边界自动对齐精度检测方法。2022年6月在北京小汤山国家精准农业示范基地进行了收获边界检测与自动对齐控制系统试验,分别采用数据标注和GPS打点的方式进行了数据采集与分析,试验结果表明,基于K-means聚类的收获边界检测横向偏差平均值为22.24 cm,基于Z向中心差分法的收获边界检测横向偏差平均值为1.48 cm,Z向中心差分法的收获边界检测优于基于K-means聚类的检测方法,故采用Z向中心差分法进行自动对齐控制试验,整体控制系统自动对齐横向偏差平...     

基于相机与激光雷达融合的温室机器人行间导航方法

针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境,开展基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法研究。首先,利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割;其次,通过融合图像分割结果进行地面点云预分割,减少地面起伏造成的点云倾斜;然后,采用改进的KMeans算法实现作物行点云快速聚类,并将聚类中心作为作物行主干区域点,降低枝叶遮挡对作物行中线提取的影响;最后,采用RANSAC算法拟合两侧作物行方程并计算出导航线。通过实验评估导航线精度,在测试集中94%以上数据帧可以准确实现提取导航线,平均角度误差不高于1.45°,满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。     

果园移动机器人激光雷达双源信息融合实时导航方法

为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性,提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先,喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息,对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理,保留感兴趣区域内果树冠层点云;然后,将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机(Non-linear support vector machine, NSVM)算法拟合的行间导航线进行互补融合;最后,在导航线切换时,对融合后导航线的稳定性进行优化,并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明：融合优化后的导航线最大曲率为0.048 m^-1,平均曲率为0.018 m^-1;分别以0.5 m/s和1.0 m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪,绝对横向偏差最大值分别为0.104 m和0.130 m,平均值分别为0.053 m和0.049 m,说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求,为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。     

基于激光雷达自导航的AGV系统设计

鉴于广泛应用的自动导航车大多是传统导航方法,本文基于思岚科技生产的RPLidar A2激光雷达对AGV平台车进行路径规划研究。采用基于ARM和linux操作系统的树莓派卡片式电脑作为核心控制器,实现激光配搭平面点云动态实时数据采集;并对采集到的数据进行阈值滤波以及导航特征点提取,基于采用最小二乘法直线路径拟合方法对特征点中点进行导航线的拟合,获取导航偏距及航偏角参数。最后,以导航偏距以及航偏角作为AGV小车的运动控制输入,采用比例微分PD算法对AGV平台车电机进行速度控制,实现对拟合路径的跟踪。实验结果表明,基于激光雷达的AGV能够实现自主路径规划与导航。     

基于三维激光雷达与优化DBSCAN算法的果树定位方法

为提高果园喷雾机器人在果园行间行走的自主性和安全性,提出一种基于三维激光雷达与优化DBSCAN算法的果树定位方法。首先,采用三维激光雷达获取果园的环境信息,通过感兴趣区域提取、地面点云分割和体素滤波降采样对原始点云数据进行预处理;然后,对DBSCAN算法进行优化,构建KD树索引有序化实时点云数据,并使用KD树最近邻搜索替代传统DBSCAN算法的遍历搜索方式,最后根据数据点到激光雷达的距离自适应确定聚类密度阈值,实现行间不同距离的果树检测;最后,以果树聚类结果的冠层边缘点为果树的定位参考点,得到果树定位参考点的坐标,计算果园喷雾机器人与果树的相对位置。试验结果表明：优化的DBSCAN算法相较于传统DBSCAN算法检测的准确性和实时性均有明显提升,果树的横向定位平均误差为2.6%,纵向定位平均误差为1.6%。该方法能够满足果园喷雾机器人在行间果树定位的准确性和实时性要求,为精准农业装备在林果园环境下的自主导航和作业提供有效参考。     

基于激光雷达的果园行间车辆自动导航控制

针对果园自主导航过程中车辆偏航、植株缺失等问题,设计了一款基于激光雷达的果园行间履带式车辆自动导航控制系统,并模拟标准化果园环境进行试验以验证系统性能。首先,采用二维激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)获取树干点云数据,对点云数据进行坐标变换;其次,通过识别树干边界起始点进行树干定位;再次,提出两步树行分割法将树行分割为左右两行,利用最小二乘法分别对两侧定位点进行直线拟合,将树行中心线作为导航路径;最后,将电机期望转速作为比例微分(Proportion Differentiation, PD)控制器的输入,使车辆沿树行中心线自动行驶。树行分割试验表明：当感兴趣区域内植株无缺失、单株缺失、双株缺失且无航向偏差、无横向偏移时,树行分割正确率均为100%;双株缺失存在横向偏差和航向偏差、三株缺失不存在横向偏差和航向偏差时,树行分割准确率为96.4%;三株缺失存在横向偏差或航向偏差时,树行分割准确率92.9%。电机控制试验表明：电机调速系统具有快速响应的优点,且稳定性良好。导航控制试验表明：当车辆以0.8m/s速度行驶且存在0.5m的初始横向偏移时,...     

基于大数据监测的植保无人机动作决策研究

为了实现山区果树喷洒农药自动化,基于大数据监测,采用卫星导航与图像识别技术,完成了植保机动作动作决策,实现了快速转场与喷药精确飞行。采用GNSS卫星导航技术,设定山区果园喷药开始位置及其航迹点,实现快速转场。利用图像识别处理技术,基于过绿灰度化方法,建立图像灰度计算式,采用大津法实现图像分割;对图像进行中值滤波和膨胀腐蚀填充方法,清晰树冠边界;提取树冠边界点坐标,采用二次多项式拟合,计算航迹线及航向角,并建立卫星导航与图像识别导航转换规则。测试结果表明:植保机航迹与测试点吻合,最大误差为0.45m。     

基于立体视觉下联合收获机边缘检测技术的研究

智能联合收割机是目前作物收获的发展热点与研究重点技术之一，而确定田间地块边缘、未收割作物边缘、联合收获机直线行驶和在作物地头转向是实现全田间自动收获的基础。为此，设计了一种基于立体视觉下多种作物收获边缘快速检测方法，保持作物收获边缘在检测目标区域内，并提出了一种基于HSV(色调、饱和度和值)空间扫描的动态感兴趣区域提取算法，利用Ostu算法获得作物未收获面积，实现未收获作物边缘和作物末端边缘的同时检测，并根据作物收获末端边缘自动转向到下一个收割路径。田间验证试验表明：水稻检测准确率高于98%,玉米的检测准确率高于94%,平均处理速度为49frame/ms。研究结果表明：提出的基于立体视觉下联合收获机边缘检测及精准转向系统具有较高的工作精度和效率，可为提高作物收获性能提供技术参考与借鉴。     

基于字符识别的收割机机器视觉研究

随着农业现代化技术的不断发展,无人驾驶技术开始被应用到农机的设计上,为了实现农机的无人驾驶,首先需要使农机具备智能化视觉系统。为了提高农机视觉系统的导航线识别能力,将基于翻译工具的字符识别技术引入到了系统的设计上,结合图像处理技术,通过对导航线的初步定位、二次定位和图像的滤波、灰度化及增强处理,可以准确识别出作业区域的导航位置线,还可以得到实时的位置坐标。测试结果表明:收割机在自主行走时可以沿着导航线位置行走,并通过坐标点来实时的修正行走方向,达到了精准定位导航的目的。     

轮式谷物联合收获机视觉导航系统设计与试验

为提高联合收获机收获质量与效率,构建了轮式谷物联合收获机视觉导航控制系统,结合OpenCV设计了谷物收获边界直线检测算法识别水稻田间已收获区域与未收获区域边界,经预处理、二次边缘分割和直线检测等得到联合收获机视觉导航作业前视目标路径,并根据前视路径相对位置信息进行田间动态标定获得联合收获机满幅收获作业状态;提出了一种基于前视点的直线路径跟踪控制方法,通过预纠偏控制实现维持满割幅的同时防止作物漏割,以相对位置偏差值和实时转向后轮转角作为视觉导航控制器的输入,并根据纠偏策略对应输出转向轮控制电压大小。稻田试验结果表明,该导航系统实现了轮式联合收获机田间相对位置姿态的可靠采集及目标直线路径跟踪控制的稳定执行,在田间照度符合人眼正常工作的情况下,收获边界识别算法检测准确率不低于96.28%,单帧检测时间50 ms以内;以不产生漏割为前提的视觉导航平均割幅率为94.16%,随作业行数增多,割幅一致性呈提高趋势。本研究可为联合收获机自动导航满割幅作业提供技术支撑。     

基于双目视觉的田间作物高度和收割边界信息提取

为实现收获机无人驾驶自适应调控,提出一种基于双目视觉对田间作物高度和收割边界信息进行提取的方法.利用双目相机获取三维数据,基于RANSAC算法拟合初始地面平面,结合IMU计算作业实时平面,根据点到平面的距离将三维数据转换为对应的实际高度.提出一种改进的结合密度峰聚类和K均值聚类的方法对高度数据分类,同时基于归一化彩色图...     

果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人

为同时实现果园智能植保机自主导航及自动对靶喷雾,研制了一种果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人。首先采用单个3D LiDAR（Light Detection and Ranging）采集果树信息确定兴趣区（Region of Interest,ROI）,对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标,通过随机一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）算法得到果树行线,并确定果树行中间线（导航线）,进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）确定机体速度及位置,IMU矫正采集到的果树分区冠层信息,最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。结果表明,机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm,最大航向偏角为4.02°,相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下,实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾,降低了农药使用量及飘失量。     

基于机载激光雷达点云的飞行障碍物提取方法研究

无人机搭载激光雷达扫描仪以获取机载点云已成为农作物冠层结构信息提取的理想数据源,基于机载激光雷达点云提取树木、电力塔、电力线等飞行障碍物,为无人机安全飞行提供可靠数据。首先,使用TerraSolid软件对点云进行滤波,分离地面点,提取植被树木、电力塔、电力线等障碍物,根据地物分布进行点云分幅。利用PCL点云库中随机采样一致性及稳健的特征值法构建平面模型,实现分幅后的点云非地面点及飞行障碍物提取。最后,以人工滤波结果和分类结果为参考点云,分别建立基于TIN算法的滤波结果和PCL分割结果的精度验证混淆矩阵,从而对滤波及分割提取障碍物的结果进行精度评价。研究结果表明,TerraSolid软件处理分幅点云效率优于整幅点云数据,TerraSolid及PCL两者对于处理相同分幅点云结果较为相近,其中PCL操作快捷高效,可视性较差。在提取飞行障碍物的过程中,可结合二者优势。     

基于机器视觉的谷物联合收获机行走目标直线检测

针对谷物联合收获机视觉导航,提出基于改进Hough变换(HT)的谷物联合收获机行走目标直线检测算法.通过改进一维最大熵阈值分割方法,提高了阈值分割的速度;对二值图像通过行扫描和列扫描,确定了行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点;以候选点为点集,利用最小二乘直线拟合和直线终点位置确定了待检测直线上已知一点;利用改进HT完成直线检测,与传统的HT相比,将二元映射转换为一元映射,加快了算法速度、减少了空间占用和提高了抗干扰能力.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效地检测出直线参数,且处理时间在100 ms左右.     

基于临场感增强的果园机器人遥操作可视化系统研究

针对果园作业机器人使用单目相机进行遥操作时，仅用二维视频获取环境信息缺乏临场感的问题，设计了一套基于临场感增强的果园环境信息可视化系统，用于果园机器人遥操作。系统由计算服务器、云服务器、网络摄像头、激光雷达、嵌入式开发平台等组成。计算服务器采用T7920工作站，并在其上部署Tensorflow计算框架和Open3D点云算法库，计算服务器在接收到云服务器转发来的环境图像和点云数据后，分别对图像进行导航信息增强，对点云进行曲面重建；嵌入式开发平台可以收集来自于网络摄像头和激光雷达的原始数据，并上传至云服务器；在云服务器部署了以ZeroMQ为基础的消息中转程序和HTML5后台服务，提供跨互联网的消息通信服务和可移动的遥操作环境信息可视化服务。测试结果表明，部署在计算服务器的导航信息提取模型平均提取导航线时间86 ms,提取导航线平均精度16°,均优于对比模型结果。点云重建算法可以有效建立场景轮廓，平均精度4.9 cm,平均重建时间24 ms。压缩图像传输及增强处理时延不超过230 ms,点云的传输时延不超过400 ms。各项参数可以满足遥操作机器人进行果园作业的基本要求，相比仅有单目相机的遥...     

水稻收获机械化的技术现状及发展趋势

在分析水稻收获机械化现状的基础上,针对现有传统型联合收割机收获水稻存在着籽粒破碎严重、收获损失大的问题,指出应用轴流滚筒改造现有传统型联合收割机,改进其工作性能,适应水稻收获,使其继续发挥使用价值,是水稻割前脱粒收获机械全面进入田间前的重要过渡,旨在对提高水稻联合收获的技术水平提供参考.     

基于激光导航设施的收割机自动控制系统研究

针对无人驾驶农机的应用需求,提出了一种应用于无人驾驶农机自主行走的激光扫描路径规划与导航算法。此方法利用激光测距仪获取当前视场内路径、作物及障碍物信息,根据田垄和作物区域的特征检测路径边缘,并生成行驶路径。为了保证导航精度,在控制器上采用了PID反馈调节方式,利用增量式PID控制器对行走方向进行调节,从而使农机可以按照预定的路径行走。以无人驾驶收割机为研究对象,对导航方案进行了测试,结果表明:采用激光导航设置可以成功地规划出行驶路径,使收割机自主的沿着行驶路径行走,实现了无人驾驶收割机的自主导航。